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当神经网络具有许多参数时,它们的效果最佳,这使它们成为功能强大的函数逼近器。但是,这意味着必须对非常大的数据集进行训练。由于从头开始训练模型可能是一个非常耗费计算量的过程,需要几天甚至几周的时间,因此
发表在CVPR2019 ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization的预训练模型
Learnable Triangulation of Human Pose文章代码中的有关human36m数据集的预训练模型,包括基于体积和三角化的模型以及pose_resnet的预训练模型。放在da
YOLOv5四个权重文件 yolov5s.pt yolov5m.pt yolov5l.pt yolov5x.pt
欢迎下载YOLOv5-7.0预训练模型，该模型已在计算机视觉领域广泛应用。该文件包含了除YOLOv5x和YOLOv5x6模型之外的yolov5_7.0有训练模型，可以帮助您快速开展计算机视觉相关项目。
将模型下载放入C:\Users\用户名\.cache\torch\checkpoints
ELECTRA 中文 预训练 ELECTREA 模型: 基于对抗学习 pretrain Chinese Model code Repost from google official code: 具体使
res-net50-预训练模型,可用(resnet50-19c8e357.pth)
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